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건강신념모델을 확장한 소셜게임(Social Game) 보안의지행동에 관한 연구 (A study on security independent behavior in social game using expanded health belief model)

  • 안호정;김성준;권두순
    • 경영과정보연구
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    • 제35권2호
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    • pp.99-118
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    • 2016
  • 최근 인터넷의 발달과 스마트폰 보급의 대중화를 통해 소셜 네트워크 서비스가 급격히 발달하고 있다. 거기에 스마트폰 게임시장의 급격한 성장과 모바일 소셜 게임(SG) 이용이 크게 증가하고 있다. 이들 서비스를 대상으로 한 게임 데이터 조작, 개인정보 유출 등의 문제가 발생함으로써 소셜 게임 보안의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구는 국내 소셜게임 이용자들의 보안의지 행동에 영향을 미치는 요인을 파악하고 이 요인이 프라이버시 침해에 대한 인지된 행동통제와 태도를 통하여 보안의지 행동에 영향을 미치는 요인들 자기효능감과 신뢰에 대한 인과관계를 실증 연구함으로써 소셜 게임 서비스에서 보안의지에 대한 효과적이고 효율적인 발전방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 소셜 게임 사용자가 보안의지 행동에 영향을 주는 건강신념 모델(HBM : Health Belief Model)을 확장하여 주요 변수로 적용한 연구 모형을 제시하였다. 본 연구의 연구모형을 실증적으로 검증하기 위해 소셜 게임 서비스를 이용한 경험이 있는 서울 소재 S대학, D대학의 대학생들과 직장인들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구결과 첫째, 지각된 심각성은 신뢰에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 지각된 심각성은 자기효능감에 긍정적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 지각된 개연성은 자기효능감과 신뢰에 긍정적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 지각된 이익은 자기효능감과 신뢰에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 지각된 장애는 자기효능감과 신뢰에 긍정적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 다섯째, 자기효능감은 신뢰에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 자기효능감은 보안의지행동에 긍정적인 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 여섯째, 신뢰는 보안의지 행동에 긍정적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이를 통해 소셜 게임 이용자들의 인식 제고로 인한 보안 인식 수준과 보안의지가 높아질 수 있도록 전략적인 제언을 하고자 한다.

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양자 간 대화 상황에서의 화자인식을 위한 문장 시퀀싱 방법을 통한 자동 말투 인식 (Automatic Speech Style Recognition Through Sentence Sequencing for Speaker Recognition in Bilateral Dialogue Situations)

  • 강가람;권오병
    • 지능정보연구
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    • 제27권2호
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    • pp.17-32
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    • 2021
  • 화자인식은 자동 음성시스템에서 중요한 기능을 담당하며, 최근 휴대용 기기의 발전 및 음성 기술, 오디오 콘텐츠 분야 등이 계속해서 확장됨에 따라 화자인식 기술의 중요성은 더구나 부각 되고 있다. 이전의 화자인식 연구는 음성 파일을 기반으로 화자가 누구인지 자동으로 판정 및 정확도 향상을 위한 목표를 가지고 진행되었다. 한편 말투는 중요한 사회언어학적 소재로 사용자의 사회적 환경과 밀접하게 관련되어 있다. 추가로 화자의 말투에 사용되는 종결어미는 문장의 유형을 결정하거나 화자의 의도, 심리적 태도 또는 청자에 대한 관계 등의 기능과 정보를 가지고 있다. 이처럼 종결어미의 활용형태는 화자의 특성에 따라 다양한 개연성이 있어 특정 미확인 화자의 종결어미의 종류와 분포는 해당 화자를 인식하는 것에 도움이 될 것으로 보인다. 기존 텍스트 기반의 화자인식에서 말투를 고려한 연구가 적었으며 음성 신호를 기반으로 한 화자인식 기법에 말투 정보를 추가한다면 화자인식의 정확도를 더욱 높일 수 있을 것이다. 따라서 본 연구의 목적은 한국어 화자인식의 정확도를 개선하기 위해 종결어미로 표현되는 말투(speech style) 정보를 활용한 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해 특정인의 발화 내용에서 등장하는 종결어미의 종류와 빈도를 활용하여 벡터값을 생성하는 문장 시퀀싱이라는 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법의 우수성을 평가하기 위해 드라마 대본으로 학습 및 성능평가를 수행하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 향후 실존하는 한국어 음성인식 서비스의 성능 향상을 위한 수단으로 사용될 수 있으며 지능형 대화 시스템 및 각종 음성 기반 서비스에 활용될 것을 기대한다.